极小负co-location模式及有效的挖掘算法

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lnln0923
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意义。现有的负co-location模式挖掘算法的时间复杂度较高,挖掘到的模式数量巨大。针对该问题,探索了负co-location模式的向上包含性质,提出了极小负co-location模式,证明了极小负co-location模式可推导出所有频繁负co-locati
其他文献
各类应用领域的文本数据日益增多,如何从这些海量数据中迅速准确地提取核心内容,已成为关键词抽取的主要任务。提出一种基于词和文档嵌入的关键词抽取方法,通过计算单词与文
为保证子测控设备的独立测量、状态监控和实时数据的同步传输,设计基于TCP/IP的多数据流传输测控系统,对需求参数进行测量,采用基于多重事件的网络通信技术、数据采集技术及
为了解决一些函数优化问题,采用种群具有Leslie年龄结构的动力学模型提出了一种新型群智能优化算法,简称PDO-DLAS算法。在该算法中,假设某种群由具有不同性别、不同年龄的生
概念分解(CF)算法是一种有效的图像表示算法,目前已经广泛应用于维数约简、特征提取、数据挖掘等机器学习领域中。然而,传统CF算法不能利用有效的标签信息,也不能学习数据的